神经网络（NN）架构图制作起来往往费时耗力，很多时候呆板学习研讨职员需要从头开始建立相关图。近日，呆板之心在 GitHub 上发现这样一个项目 ——NN-SVG，可以为研讨职员解决这一烦心事。项目作者 Alexander Lenail 为 MIT 计算系统生物学二年级博士生，研讨兴趣主要是创建用于生物分析、理解和设计的计算东西。
项目地点：https://github.com/alexlenail/NN-SVG据作者介绍，NN-SVG 是一个参数化而非手动建立神经网络架构图的交互东西。该东西还能够将建立的图导出至可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics, SVG）文件，适合用在学术论文或网页中。具体地，NN-SVG 东西可以建立以下三种作风的神经网络图：
全连接神经网络（FCNN）
LeNet 论文中提出的一类卷积神经网络（CNN）
作风类似于 AlexNet 论文中提出的深度神经网络（DNN）
其中，前两类神经网络图形使用 JavaScript 库 D3.js 完成的，后一类由 Three.js 完成。NN-SVG 的亮点在于可以根据使用者的喜好来改观神经网络图的大小、色彩和布局参数。我们仅以 FCNN 作风的生成图为例进行讲解。下图中都是可以改观的组件，如边际宽度、边际不透明度、边际权重对应的色彩、节点直径、层间距、随机权重等。
比如，改观「边际权重对应的色彩」前后：
再比如，添加「18 和 20 个权重」前后：
LeNet 作风和 AlexNet 作风的神经网络图建立过程与之类似。总之，在这个东西中，一切都是可以交互的。项目作者希望 NN-SVG 东西可以节省呆板学习研讨职员的时间，也希望这个软件在某些情境下可以作为教学东西。感兴趣的小伙伴可以去试试。NN-SVG 地点：https://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html
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